Cursos de Multimodal AI for Content Creation
A IA multimodal abre novas possibilidades para a criação de conteúdo em vários meios de comunicação.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a criadores de conteúdo de nível intermediário, artistas digitais e profissionais de mídia que desejam aprender como a IA multimodal pode ser aplicada a várias formas de criação de conteúdo.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Use ferramentas de IA para aprimorar a produção de música e vídeo.
- Gerar arte visual e designs exclusivos com IA.
- Criar experiências multimédia interactivas.
- Compreender o impacto da IA nas indústrias criativas.
Formato do curso
- Aulas e debates interactivos.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática num ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização do curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para combinar.
Programa do Curso
Introdução a Multimodal AI for Content Creation
- Explorar o impacto da IA nas indústrias criativas
- Noções básicas de IA multimodal na criação de conteúdos
Ferramentas e tecnologias para conteúdos baseados em IA
- Visão geral das ferramentas de IA para a criação de música, vídeo, imagem e texto
- Configurar o ambiente criativo com tecnologias de IA
IA na produção musical
- Compreender a IA na composição musical e no design de som
- Utilização prática de ferramentas de geração de música com IA
A IA na literatura e na escrita de guiões
- Contação de histórias e geração de narrativas baseadas em IA
- Ferramentas para escrita automatizada e criação de conteúdos
IA nas artes visuais
- Modelos generativos para a criação de conteúdos visuais
- Aplicações de IA no design gráfico e na arte digital
IA na produção de vídeo
- Melhorar a produção de vídeo com IA
- Técnicas de IA para edição e efeitos especiais
Experiências multimédia interactivas com IA
- Criar arte interactiva com IA
- Conceber experiências multimédia imersivas
Implicações éticas dos conteúdos gerados por IA
- Discutir a autenticidade da arte gerada por IA
- Considerações sobre propriedade intelectual e direitos de autor
Projeto e avaliação
- Criar e aperfeiçoar os seus próprios conteúdos gerados por IA
- Avaliação e feedback
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Experiência com ferramentas de criação de conteúdos digitais
- Conhecimentos básicos de IA e aprendizagem automática
- Mentalidade criativa e interesse na produção de media
Público
- Criadores de conteúdos
- Artistas digitais
- Profissionais dos media
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Cursos Relacionados
Building Custom Multimodal AI Models with Open-Source Frameworks
21 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de IA de nível avançado, engenheiros de aprendizado de máquina e pesquisadores que desejam criar modelos de IA multimodais personalizados usando estruturas de código aberto.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os fundamentos da aprendizagem multimodal e da fusão de dados.
- Implementar modelos multimodais usando DeepSeek, OpenAI, Hugging Face e Py Torch.
- Otimizar e afinar modelos para integração de texto, imagem e áudio.
- Implementar modelos de IA multimodal em aplicações do mundo real.
Human-AI Collaboration with Multimodal Interfaces
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a designers de UI / UX de nível iniciante a intermediário, gerentes de produto e pesquisadores de IA que desejam aprimorar as experiências do usuário por meio de interfaces multimodais alimentadas por IA.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os fundamentos da IA multimodal e seu impacto na interação humano-computador.
- Projete e protótipo de interfaces multimodais usando métodos de entrada orientados por IA.
- Implementar tecnologias de reconhecimento da fala, de controlo de gestos e de rastreio ocular.
- Avaliar a eficácia e a usabilidade de sistemas multimodais.
Multi-Modal AI Agents: Integrating Text, Image, and Speech
21 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de IA de nível intermediário a avançado, pesquisadores e engenheiros de multimídia que desejam construir agentes de IA capazes de compreender e gerar conteúdo multimodal.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Desenvolver agentes de IA que processam e integram dados de texto, imagem e fala.
- Implemente modelos multimodais, como GPT-4 Vision e Whisper ASR.
- Otimize pipelines de IA multimodais para eficiência e precisão.
- Implementar agentes de IA multimodais em aplicações do mundo real.
Multimodal AI with DeepSeek: Integrating Text, Image, and Audio
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores, desenvolvedores e cientistas de dados de IA de nível intermediário a avançado que desejam aproveitar os recursos multimodais do DeepSeek para aprendizado multimodal, automação de IA e tomada de decisão avançada.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Implementar a IA multimodal do DeepSeek para aplicativos de texto, imagem e áudio.
- Desenvolva soluções de IA que integrem vários tipos de dados para obter insights mais ricos.
- Otimizar e afinar os modelos DeepSeek para a aprendizagem multimodal.
- Aplicar técnicas de IA multimodal a casos de utilização no mundo real.
Multimodal AI for Industrial Automation and Manufacturing
21 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a engenheiros industriais de nível intermediário a avançado, especialistas em automação e desenvolvedores de IA que desejam aplicar IA multimodal para controle de qualidade, manutenção preditiva e robótica em fábricas inteligentes.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender o papel da IA multimodal na automação industrial.
- Integrar dados de sensores, reconhecimento de imagem e monitoramento em tempo real para fábricas inteligentes.
- Implementar manutenção preditiva usando análise de dados orientada por IA.
- Aplique a visão computacional para deteção de defeitos e garantia de qualidade.
Multimodal AI for Real-Time Translation
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a linguistas de nível intermediário, pesquisadores de IA, desenvolvedores de software e profissionais de negócios que desejam aproveitar a IA multimodal para tradução em tempo real e compreensão de idiomas.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os fundamentos da IA multimodal para processamento de linguagem.
- Use modelos de IA para processar e traduzir fala, texto e imagens.
- Implemente tradução em tempo real usando APIs e estruturas alimentadas por IA.
- Integrar a tradução baseada em IA em aplicações empresariais.
- Analisar considerações éticas no processamento de linguagem alimentado por IA.
Multimodal AI: Integrating Senses for Intelligent Systems
21 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores de IA de nível intermediário, cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina que desejam criar sistemas inteligentes que podem processar e interpretar dados multimodais.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os princípios da IA multimodal e suas aplicações.
- Implementar técnicas de fusão de dados para combinar diferentes tipos de dados.
- Construir e treinar modelos que podem processar informações visuais, textuais e auditivas.
- Avaliar o desempenho de sistemas de IA multimodais.
- Abordar questões éticas e de privacidade relacionadas com dados multimodais.
Multimodal AI for Finance
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de finanças de nível intermediário, analistas de dados, gerentes de risco e engenheiros de IA que desejam aproveitar a IA multimodal para análise de risco e deteção de fraude.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda como a IA multimodal é aplicada no gerenciamento de riscos financeiros.
- Analisar dados financeiros estruturados e não estruturados para deteção de fraudes.
- Implementar modelos de IA para identificar anomalias e atividades suspeitas.
- Aproveitar a PNL e a visão computacional para análise de documentos financeiros.
- Implementar modelos de deteção de fraude baseados em IA em sistemas financeiros reais.
Multimodal AI for Healthcare
21 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de saúde de nível intermediário a avançado, pesquisadores médicos e desenvolvedores de IA que desejam aplicar IA multimodal em diagnósticos médicos e aplicativos de saúde.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender o papel da IA multimodal nos cuidados de saúde modernos.
- Integrar dados médicos estruturados e não estruturados para diagnósticos orientados por IA.
- Aplique técnicas de IA para analisar imagens médicas e registros eletrônicos de saúde.
- Desenvolver modelos preditivos para o diagnóstico de doenças e recomendações de tratamento.
- Implementar o processamento da fala e da linguagem natural (PNL) para transcrição médica e interação com o paciente.
Multimodal AI in Robotics
21 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de robótica de nível avançado e pesquisadores de IA que desejam utilizar a IA multimodal para integrar vários dados sensoriais para criar robôs mais autônomos e eficientes que podem ver, ouvir e tocar.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Implementar a deteção multimodal em sistemas robóticos.
- Desenvolver algoritmos de IA para fusão de sensores e tomada de decisões.
- Criar robôs que possam realizar tarefas complexas em ambientes dinâmicos.
- Enfrentar desafios no processamento e atuação de dados em tempo real.
Multimodal AI for Smart Assistants and Virtual Agents
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a designers de produtos de nível iniciante a intermediário, engenheiros de software e profissionais de suporte ao cliente que desejam aprimorar assistentes virtuais com IA multimodal.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda como a IA multimodal aprimora os assistentes virtuais.
- Integrar o processamento de fala, texto e imagem em assistentes alimentados por IA.
- Crie agentes de conversação interativos com recursos de voz e visão.
- Utilizar APIs para reconhecimento de fala, PNL e visão computacional.
- Implementar a automatização baseada em IA para apoio ao cliente e interação com o utilizador.
Multimodal AI for Enhanced User Experience
21 HorasEsse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a designers de UX / UI de nível intermediário e desenvolvedores de front-end que desejam utilizar a IA multimodal para projetar e implementar interfaces de usuário que podem entender e processar várias formas de entrada.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Projetar interfaces multimodais que melhoram o envolvimento do usuário.
- Integrar o reconhecimento de voz e visual em aplicativos da Web e móveis.
- Utilize dados multimodais para criar UIs adaptáveis e responsivas.
- Compreender as considerações éticas da coleta e processamento de dados do usuário.
Prompt Engineering for Multimodal AI
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de IA de nível avançado que desejam aprimorar suas habilidades de engenharia imediata para aplicativos de IA multimodal.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os fundamentos da IA multimodal e suas aplicações.
- Projetar e otimizar prompts para geração de texto, imagem, áudio e vídeo.
- Utilize APIs para plataformas de IA multimodal, como GPT-4, Gemini e DeepSeek -Vision.
- Desenvolver fluxos de trabalho orientados para a IA que integrem vários formatos de conteúdo.